基于增强最小熵解卷积的航空发动机故障诊断
Aero-engine Fault Diagnosis Based on an Enhanced Minimum Entropy Deconvolution作者机构：西南交通大学机械工程学院成都610031 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 电子科技大学自动化工程学院成都611731
出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)
年 卷 期：2023年第34卷第2期
页 面：193-200页
核心收录：
学科分类：08[工学] 082502[工学-航空宇航推进理论与工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术]
基 金：国家自然科学基金(52075456,52175122) 机械传动国家重点实验室开放基金(SKLMT-MSKFKT-202108) 中央高校科技创新项目(2682021CX021)。
主 题：航空发动机 故障诊断 轴承 最小熵解卷积 无偏自相关
摘 要：为有效提取轴承的微弱故障特征,提出一种基于无偏自相关分析的增强最小熵解卷积方法。该方法的滤波器系数的迭代求解中,通过抑制滤波信号中的非周期成分,实现对周期性故障冲击的增强检测,完成轴承故障的准确辨识。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机故障诊断案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承故障诊断的有效性。
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